根据来自另一个数据集列的匹配字符串填充列的值
Filling in the values of a column based on matching strings from the column of another dataset
我正在处理以下两个数据集：
will_can
structure(list(will_can.REGION = c("AB", "B", "B", "B", "BB",
"BB", "BD", "BH", "BH", "BH", "BR", "BS", "BS", "BT", "BT", "CF",
"CF", "CM", "CO", "CV", "CV", "CV", "CW", "DA", "DA", "DD", "DE",
"DE", "DG", "DG", "DG", "DG", "DL", "DN", "DT", "E", "E", "E",
"EH", "EH", "EH", "EH", "EH", "EH", "EH", "EX", "EX", "EX", "FK",
"FK", "FY", "G", "G", "G", "GL", "GL", "HA", "HD", "HD", "IV",
"KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA",
"KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KT", "KY", "KY", "KY", "L",
"L", "L", "LA", "LA", "LE", "LE", "M", "M", "ME", "ME", "MK",
"ML", "N", "N", "N", "NE", "NG", "NN", "NN", "NR", "NW", "OL",
"OX", "OX", "PH", "PO", "PR", "RG", "RH", "RM", "RM", "S", "S",
"S", "S", "SA", "SE", "SE", "SE", "SE", "SE", "SG", "SL", "SN",
"SN", "SO", "SO", "SO", "SS", "ST", "ST", "ST", "ST", "SW", "SW",
"SW", "SW", "SY", "SY", "SY", "TA", "TD", "TD", "TN", "TW", "UB",
"UB", "W", "W", "W", "W", "WA", "WC", "WD")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-156L))
will_can_region_norm
structure(list(norm = c(67.3112073766083, 0, 62.9924341677094,
0, 134.940019161483, 86.0271073135687, 233.710968710152, 0, 0,
136.210220315945, 72.0106074505199, 54.9624828839958, 0, 0, 46.5061888459603,
0, 51.9149234846709, 85.3970454501009, 0, 0, 141.438961332615,
122.50716299382, 197.887432921107, 96.646567080111, 108.996678489718,
873.779493880704, 0, 109.106806944561, 56.7421763178016, 249.99781251914,
0, 106.993398828272, 0, 182.997053590583, 0, 225.716259764203,
217.655353412983, 98.8344746903195, 70.3435951664196, 106.870878390986,
0, 0, 113.255439262354, 226.344150395729, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 92.5698187029358, 0, 1159.88543061088, 59.5746039659052,
0, 217.977759293264, 88.627745595238, 155.299651064979, 0, 70.3301130229532,
0, 0, 0, 0, 36.166169734453, 162.12380892704, 74.7710230881704,
112.29824076945, 120.249189991435, 25.6209421071498, 36.7120335621411,
115.238964414265, 0, 50.4621322067494, 59.9490876378327, 82.9160720202368,
132.342362545417, 0, 0, 209.987774511768, 0, 45.0104437732687,
59.5244437425851, 54.7420581590574, 77.921490980977, 132.545922191567,
100.083647410414, 51.5757713324224, 102.602449571922, 98.8984492920948,
0, 129.885834248271, 0, 189.332549749021, 149.846130500895, 0,
0, 73.4653456617979, 220.103517986062, 111.317004279081, 375.711503660056,
156.229153172374, 760.35739839154, 0, 83.1515916711375, 0, 0,
0, 73.5483180088058, 269.518568414391, 102.141462145838, 55.2886923953334,
151.949727736478, 148.297412239816, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), REGION = c("AB",
"AL", "B", "BA", "BB", "BD", "BH", "BL", "BN", "BR", "BS", "BT",
"CA", "CB", "CF", "CH", "CM", "CO", "CR", "CT", "CV", "CW", "DA",
"DD", "DE", "DG", "DH", "DL", "DN", "DT", "DY", "E", "EC", "EH",
"EN", "EX", "FK", "FY", "G", "GL", "GU", "GY", "HA", "HD", "HG",
"HP", "HR", "HS", "HU", "HX", "IG", "IM", "IP", "IV", "JE", "KA",
"KT", "KW", "KY", "L", "LA", "LD", "LE", "LL", "LN", "LS", "LU",
"M", "ME", "MK", "ML", "N", "NE", "NG", "NN", "NP", "NR", "NW",
"OL", "OX", "PA", "PE", "PH", "PL", "PO", "PR", "RG", "RH", "RM",
"S", "SA", "SE", "SG", "SK", "SL", "SM", "SN", "SO", "SP", "SR",
"SS", "ST", "SW", "SY", "TA", "TD", "TF", "TN", "TQ", "TR", "TS",
"TW", "UB", "W", "WA", "WC", "WD", "WF", "WN", "WR", "WS", "WV",
"YO", "ZE")), row.names = c(NA, -124L), class = "data.frame")
我正在尝试添加一个新列 will_can$norm，它将包含 will_can_region_norm$norm 的值，该值基于变量 "REGION" 的匹配值，这在两个数据集中是相同的。因此，从第二个数据集到第一个数据集的差距将根据 REGION
的匹配字符串自动填充
根据论坛中的另一个问题，我尝试了以下功能：
will_can2 <- merge(will_can, will_can_region_norm[,"norm"], by = "REGION", all=TRUE)
但我收到以下错误：
fix.by(by.y, y) 中的错误：
'by' 必须指定唯一的正确列 [translated from French]
我在这里遗漏了什么吗？将不胜感激！
卡梅伦
要让您的 merge(will_can, will_can_region_norm[,"norm"], by = "REGION", all=TRUE) 命令生效，两个 data.frames 都需要一个名为 REGION 的列。在你的例子中：
will_can 没有此列，但它确实有一个名为 will_can.REGION.- 您从
will_can_norm 中提取了一个名为 norm 的列，并尝试基于该列进行合并。不幸的是，merge() 命令永远不会看到 will_can_norm 的 REGION 列。
对于你的情况，尝试类似
merge(will_can, will_can_region_norm, by.x = "will_can.REGION", by.y="REGION", all=TRUE)
我正在处理以下两个数据集：
will_can
structure(list(will_can.REGION = c("AB", "B", "B", "B", "BB",
"BB", "BD", "BH", "BH", "BH", "BR", "BS", "BS", "BT", "BT", "CF",
"CF", "CM", "CO", "CV", "CV", "CV", "CW", "DA", "DA", "DD", "DE",
"DE", "DG", "DG", "DG", "DG", "DL", "DN", "DT", "E", "E", "E",
"EH", "EH", "EH", "EH", "EH", "EH", "EH", "EX", "EX", "EX", "FK",
"FK", "FY", "G", "G", "G", "GL", "GL", "HA", "HD", "HD", "IV",
"KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA",
"KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KA", "KT", "KY", "KY", "KY", "L",
"L", "L", "LA", "LA", "LE", "LE", "M", "M", "ME", "ME", "MK",
"ML", "N", "N", "N", "NE", "NG", "NN", "NN", "NR", "NW", "OL",
"OX", "OX", "PH", "PO", "PR", "RG", "RH", "RM", "RM", "S", "S",
"S", "S", "SA", "SE", "SE", "SE", "SE", "SE", "SG", "SL", "SN",
"SN", "SO", "SO", "SO", "SS", "ST", "ST", "ST", "ST", "SW", "SW",
"SW", "SW", "SY", "SY", "SY", "TA", "TD", "TD", "TN", "TW", "UB",
"UB", "W", "W", "W", "W", "WA", "WC", "WD")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-156L))
will_can_region_norm
structure(list(norm = c(67.3112073766083, 0, 62.9924341677094,
0, 134.940019161483, 86.0271073135687, 233.710968710152, 0, 0,
136.210220315945, 72.0106074505199, 54.9624828839958, 0, 0, 46.5061888459603,
0, 51.9149234846709, 85.3970454501009, 0, 0, 141.438961332615,
122.50716299382, 197.887432921107, 96.646567080111, 108.996678489718,
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217.655353412983, 98.8344746903195, 70.3435951664196, 106.870878390986,
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0, 0, 92.5698187029358, 0, 1159.88543061088, 59.5746039659052,
0, 217.977759293264, 88.627745595238, 155.299651064979, 0, 70.3301130229532,
0, 0, 0, 0, 36.166169734453, 162.12380892704, 74.7710230881704,
112.29824076945, 120.249189991435, 25.6209421071498, 36.7120335621411,
115.238964414265, 0, 50.4621322067494, 59.9490876378327, 82.9160720202368,
132.342362545417, 0, 0, 209.987774511768, 0, 45.0104437732687,
59.5244437425851, 54.7420581590574, 77.921490980977, 132.545922191567,
100.083647410414, 51.5757713324224, 102.602449571922, 98.8984492920948,
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156.229153172374, 760.35739839154, 0, 83.1515916711375, 0, 0,
0, 73.5483180088058, 269.518568414391, 102.141462145838, 55.2886923953334,
151.949727736478, 148.297412239816, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), REGION = c("AB",
"AL", "B", "BA", "BB", "BD", "BH", "BL", "BN", "BR", "BS", "BT",
"CA", "CB", "CF", "CH", "CM", "CO", "CR", "CT", "CV", "CW", "DA",
"DD", "DE", "DG", "DH", "DL", "DN", "DT", "DY", "E", "EC", "EH",
"EN", "EX", "FK", "FY", "G", "GL", "GU", "GY", "HA", "HD", "HG",
"HP", "HR", "HS", "HU", "HX", "IG", "IM", "IP", "IV", "JE", "KA",
"KT", "KW", "KY", "L", "LA", "LD", "LE", "LL", "LN", "LS", "LU",
"M", "ME", "MK", "ML", "N", "NE", "NG", "NN", "NP", "NR", "NW",
"OL", "OX", "PA", "PE", "PH", "PL", "PO", "PR", "RG", "RH", "RM",
"S", "SA", "SE", "SG", "SK", "SL", "SM", "SN", "SO", "SP", "SR",
"SS", "ST", "SW", "SY", "TA", "TD", "TF", "TN", "TQ", "TR", "TS",
"TW", "UB", "W", "WA", "WC", "WD", "WF", "WN", "WR", "WS", "WV",
"YO", "ZE")), row.names = c(NA, -124L), class = "data.frame")
我正在尝试添加一个新列 will_can$norm，它将包含 will_can_region_norm$norm 的值，该值基于变量 "REGION" 的匹配值，这在两个数据集中是相同的。因此，从第二个数据集到第一个数据集的差距将根据 REGION
根据论坛中的另一个问题，我尝试了以下功能：
will_can2 <- merge(will_can, will_can_region_norm[,"norm"], by = "REGION", all=TRUE)
但我收到以下错误：
fix.by(by.y, y) 中的错误： 'by' 必须指定唯一的正确列 [translated from French]
我在这里遗漏了什么吗？将不胜感激！
卡梅伦
要让您的 merge(will_can, will_can_region_norm[,"norm"], by = "REGION", all=TRUE) 命令生效，两个 data.frames 都需要一个名为 REGION 的列。在你的例子中：
will_can没有此列，但它确实有一个名为will_can.REGION. 的列
- 您从
will_can_norm中提取了一个名为norm的列，并尝试基于该列进行合并。不幸的是，merge()命令永远不会看到will_can_norm的REGION列。
对于你的情况，尝试类似
merge(will_can, will_can_region_norm, by.x = "will_can.REGION", by.y="REGION", all=TRUE)